Os modelos de inteligência artificial têm resolvido rapidamente problemas matemáticos de longa data, com os agentes da Open AI tendo resolvido o problema de Navier-Stokes em 88 horas e resolvido mais de 100 problemas em matemática. Esse progresso gerou preocupação entre os matemáticos, incluindo 27 medalhistas Fields que emitiram uma declaração conjunta afirmando que resolver problemas famosos abertos não é o objetivo—esses problemas servem como "marcos e faróis" que orientam a compreensão conceitual. Terence Tao, um dos signatários, alertou sobre o "mineração em faixa" da matemática, argumentando que a IA poderia destruir o ecossistema matemático ao remover os problemas que os jovens pesquisadores precisam para treinar.

Matemáticos aplicados como Steven Strogatz e Alex Townsend alertam que o processo humano de tentativa e erro é essencial para o progresso, observando que ceder a compreensão às máquinas poderia ser caro. Enquanto alguns veem a posição dos matemáticos como proteção de guilda, os autores enfatizam a distinção entre matemática pura e aplicada, argumentando que a história mostra o quão danoso seria abandonar a intuição humana em favor de soluções automatizadas.